CN104285233A - 市场调查/分析系统 - Google Patents

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CN104285233A CN201480000684.3A CN201480000684A CN104285233A CN 104285233 A CN104285233 A CN 104285233A CN 201480000684 A CN201480000684 A CN 201480000684A CN 104285233 A CN104285233 A CN 104285233A
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Abstract

本发明的目的在于，能够进行高精度的市场调查/分析。市场调查/分析系统(1)具有：波形生成单元，将数据库中存储的顾客数据波形化；计算由所述波形生成单元生成的至少2个以上波形的点之间的差分的单元；计算由所述波形生成单元生成的至少2个以上波形的线段角度的差分的单元；判定所述点之间的差分是否为阈值以内的单元；判定所述线段角度的差分是否为阈值以内的单元；计算所述点之间的差分为阈值以内的比例的单元；计算所述线段角度的差分为阈值以内的比例的单元；根据所述点之间的差分为阈值以内的比例和所述线段角度的差分为阈值以内的比例，计算至少2个以上波形的近似度的单元。

Description

市场调查/分析系统
技术领域
本发明涉及市场调查/分析系统，尤其涉及用于计算用于提供与顾客的兴趣、意愿相符的广告的数据的市场调查/分析系统。
背景技术
对于积分卡、信用卡的加入者、营销网络加入者、顾客名簿登录者等能够取得该顾客的信息并向顾客提供广告的顾客，为了促使进一步的商品及服务的购买行为，进行提示顾客固有的广告的使用了所谓建议系统的广告宣传，该建议系统进行POS终端等中的优惠券的发行、以广告为内容的电子邮件的发送、向网站的会员登录画面等的定制广告的显示、向顾客的直接邮件的邮寄等。以往，对顾客提供所有种类的优惠券、广告等，但是从广告宣传的高效化和成本削减的观点出发，仅向具有与特定的广告相应的兴趣、意愿的顾客提供该广告，广告宣传效果更大，能够提供更有效的广告，所以提出了用于提取被提供特定广告的对象顾客的市场调查/分析系统和建议系统。例如，有基于顾客的属性和购买履历来提取所提示的广告的建议系统(专利文献1、3、4)、以及基于顾客的属性和购买履历等来提取所提示的服务优惠的服务优惠发行系统(专利文献2)等。这些市场调查/分析系统和建议系统，使用会员顾客的属性等和购买履历作为用于进行广告提取的概况信息，并将其与例如天气或交通信息等外在因素组合而提取针对特定广告的会员顾客，并且固定地设定用于进行提取的基准。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：特开2010-211687号公报
专利文献2：特开2009-163533号公报
专利文献3：特开2012-247926号公报
专利文献4：特开2004-70504号公报
专利文献5：特开2012-190061号公报
发明内容
发明所要解决的课题
在上述以往的市场调查/分析系统和建议系统中，也能够预测顾客的兴趣、意愿，并且提供与顾客的兴趣、意愿相符的广告。但是，企业具有以下的愿望：在商品开发、开店计划、广告企划、广告的提供对象或广告提供方法的选择等各种企业活动的阶段，正确地分析消费者的兴趣、意愿、以及店铺、商品、服务、区域所具有的特性，从而给企业活动提供帮助。在此，本发明的目的在于，提供一种系统，能够进行可靠的市场调查和分析，向市场调查/分析系统的利用者、即加盟企业以容易理解的形式提供市场调查/分析结果。
解决课题所采用的技术手段
本发明的市场调查/分析系统，其特征在于，具有：波形生成单元，将数据库中存储的顾客数据波形化；计算由所述波形生成单元生成的至少2个以上波形的点之间的差分的单元；计算由所述波形生成单元生成的至少2个以上波形的线段角度的差分的单元；判定所述点之间的差分是否为阈值以内的单元；判定所述线段角度的差分是否为阈值以内的单元；计算所述点之间的差分为阈值以内的比例的单元；计算所述线段角度的差分为阈值以内的比例的单元；根据所述点之间的差分为阈值以内的比例和所述线段角度的差分为阈值以内的比例，计算至少2个以上波形的近似度的单元。
本发明的其他方式的特征在于，波形生成单元生成折线图。
波形生成单元具有计算平均值化后的顾客数据的单元。
具有选择1个以上的发送源数据的单元和选择1个以上的发送目标数据的单元，波形生成单元生成发送源数据的波形及发送目标数据的波形，计算波形的近似度的单元计算所述发送目标数据相对于所述发送源数据的波形的近似度。
具有将发送源数据和发送目标数据的近似度一览显示的表格制作单元。
发送源数据及发送目标数据能够从顾客、企业、店铺、商品、服务、区域等的至少某一个类别选择。
具有预测处理单元，基于数据库中存储的实际数据来计算预测数据。
对实际数据进行离散化处理，由预测处理单元基于离散化处理后的实际数据计算预测数据。
将由预测处理单元计算的预测数据作为顾客数据。
通过由预测处理单元计算出的预测数据对实际数据的缺失项目进行填补，制作顾客数据。
预测数据由概率值或者对概率值进行阈值判定的预测值构成。
具有表格制作单元，对顾客ID一览显示顾客数据。
具有建议单元，对于任意的顾客ID，将计算出任意的近似度的企业、店铺、商品/服务或区域的建议媒体建立关联。
具有建议单元，对于与任意的企业ID、店铺ID、商品/服务ID或区域ID对应的建议媒体，将计算出任意的近似度的顾客ID建立关联。
总部终端具有发送源数据及发送目标数据的选择单元和市场调查/分析结果的阅览单元。
发明的效果
根据本发明的市场调查/分析系统，能够进行高精度的市场调查/分析。
附图说明
图1是本发明的系统概要图。
图2是本发明的系统的流程图。
图3是本发明的系统的流程图。
图4是在本发明的系统中制作的数据表格的例子。
图5是在本发明的系统中制作的数据表格的例子。
图6是在本发明的系统中制作的数据表格的例子。
图7是在本发明的系统中制作的数据表格的例子。
图8是本发明的系统的流程图。
图9是本发明的系统的流程图。
图10是在本发明的系统中生成的图表的例子。
图11是在本发明的系统中生成的图表的例子。
图12是在本发明的系统中生成的图表的例子。
图13是说明在本发明的系统中计算近似度的过程的图。
图14是说明在本发明的系统中计算近似度的过程的图。
图15是表示本发明的系统中的近似度的利用例的数据表格的例子。
图16是本发明的系统的流程图。
符号的说明
1 市场调查/分析系统
2 服务器
3 店铺终端
4 通信网络
5、6 顾客终端
7 总部终端
具体实施方式
如图1所示，本发明的市场调查/分析系统1包括：运用公司系统2，由处于运用公司的管辖下的服务器和数据库群构成；POS终端等的店铺终端3，与运用公司系统2可传递信息地连接而成，设置于企业店铺；POS终端等的店铺终端3，与运用公司系统2通过网络4可传递信息地连接而成；顾客所持有的便携电话、智能手机等顾客便携终端5；顾客计算机终端6(以下简称为顾客终端5、6)；设置于企业的总部终端等7等。
如图2的流程图所示，本发明的市场调查/分析系统1包括：实际数据收集存储单元，作为分析的前阶段收集实际数据；预测处理单元，根据实际数据计算预测数据；波形生成单元，根据由实际数据及/或预测数据构成的顾客数据生成波形；同步率计算单元，根据生成的波形计算近似度(以下称为同步率)；以及建议单元，根据需要附加建议。
(实际数据收集存储单元)
参照图1及图4说明实际数据收集存储单元。该单元是作为市场调查/分析的前阶段收集顾客的实际数据，并将收集的实际数据存储到数据库的单元。
实际数据收集存储单元按照在顾客进行系统利用登录时对顾客赋予的每个识别符(以下称为顾客ID)，进行实际数据的收集和向数据库的存储，该实际数据收集存储单元与本发明的市场调查/分析系统分体地设置，或者设置在构成本发明的市场调查/分析系统的一部分的服务积分管理系统(未图示)中。另外，顾客ID通常是每个顾客不同的任意位数的数字或记号。作为一例，顾客ID记录在顾客所持有的服务积分卡中，能够由店铺终端3或顾客终端5、6读取并输入顾客ID。
示出实际数据收集的例子。在顾客进行系统的利用登录时，由店铺终端3或顾客终端5、6将顾客的基本属性数据向运用公司系统2进行信息传递。运用公司系统2接收该信息，将实际数据与每个顾客ID建立关联，并存储到基本属性数据库中。作为基本属性数据的项目，例如可以举出性别、年龄、住址、居住地特性、工作就学区域特性等。
此外，每当顾客在加入了市场调查/分析系统1的加盟企业的店铺或EC网站购物时，店铺终端3或总部终端7将履历类数据与顾客ID一起向运用公司系统2进行信息传递，运用公司系统2接收这些信息，将履历类数据的各项目相关的实际数据与每个顾客ID建立关联，并存储到履历类数据库中。作为履历类数据的项目，例如可以举出利用企业、购入商品或购入服务、来店时间或来店时间段、利用店铺等。
此外，能够收集基于顾客的回答收集的调查类数据。顾客从顾客终端5、6将调查类数据与顾客ID一起向运用公司系统2的服务器进行信息传递，服务器接收这些信息，将调查类数据的各项目相关的实际数据与顾客ID建立关联，并存储到调查类数据库中。作为调查类数据的项目，例如可以举出会员问卷项目和意愿性标志。作为会员问卷项目，可以举出成为系统的会员的顾客回答问卷而收集的已婚/未婚之别、有无子女、居住条件、年收入、有无驾驶证等。此外，作为意愿性标志项目，可以举出用于区分顾客的意识程度的传统意愿(喜欢传统东西的意愿性)、革新意愿(喜欢革新东西的意愿性)、奢侈意愿(喜欢奢侈品的意愿性)等项目，能够举出根据各意愿性的程度高低来建立分阶段的标志等的例子。
此外，作为可附加的项目的例子，可以举出表示顾客对因特网等通信网络的利用行为状态的网络行为数据。作为网络行为数据的项目，可以举出对通信网络的访问时间、利用媒体、利用网站等。此外，作为可附加的其他项目的例子，可以举出根据购买金额赋予的服务积分。顾客购物时被赋予的服务积分，从店铺终端3或总部终端7等传递到运用公司系统2，服务器接收该信息，将取得的服务积分加到与顾客ID建立对应地存储的累计服务积分，随时将服务积分存储到服务积分数据库。另外，上述的项目只是一例，收集存储的实际数据不限于这些项目。
(预测处理单元)
接下来，参照图1～图7说明预测处理单元。通过实际数据收集存储单元，将基本属性数据、履历类数据、调查类数据、网络行为数据、服务积分数据等各种实际数据存储到基本属性数据库、履历类数据库、调查类数据库、其他数据库中并随时更新。但是，实际数据的收集存储并不是对所有项目进行。例如，由表格制作单元制作图4所示的实际数据表格后，在与顾客ID建立了关联的状态下显示实际数据，但是在这时，对于未输入的基本属性数据的项目、顾客未进行购物的店铺的履历类数据的项目、或者没有对问卷进行回答的调查类数据的项目等若干个项目，由于种种理由而成为实际数据缺失的状态。此外，由于顾客或店铺的输入错误等某种理由，若干个实际数据可能包含有不适于作为市场调查/分析的基础的突出数据。因此，在预测处理中，根据实际数据计算预测数据，通过顾客数据制作处理制作成为市场调查/分析的基础的顾客数据。
运用公司系统2使预测处理单元动作后，预测处理单元使用概率推论算法，根据基本属性数据库、调查类数据库、履历类数据库、积分数据库、其他数据库等存储的实际数据进行预测处理，该预测处理预测针对各项目的预测数据。作为概率推论算法的例子，可以举出贝叶斯网络、神经式网络、随机森林等各种方式，但是不限于此。
参照图5示出预测处理的第1实施方式。图5是由预测处理单元进行概率推论并计算预测数据的完成表格，该预测数据由通过阈值判定推论结果的概率值而得到的预测值构成。运用公司系统2的服务器在作为基础的项目的实际数据中，根据具有与预测对象的顾客相近的实际数据的其他顾客的项目的实际数据，基于概率推论算法来对预测对象的顾客的每个项目的数据的相应概率进行预测处理。
例如，预测顾客A(顾客ID100001)的已婚概率的情况下，运用公司系统2的服务器在其他项目的实际数据(例如性别数据、年龄数据、住址数据、履历类数据等)中，根据具有与顾客A相近的实际数据的其他顾客的“已婚/未婚之别”的项目的实际数据，计算顾客A的已婚的概率值(例如、已婚的概率值70％)。同样，预测顾客A(例如ID100001)的履历类数据中的购入A公司的商品“副食”概率的情况下，运用公司系统2的服务器在其他项目的实际数据(例如性别数据、年龄数据、住址数据、履历类数据)中，根据具有与顾客A相近的实际数据的其他顾客的A公司的商品“副食”的项目的实际数据，计算购入商品“副食”的概率值(例如、购入商品“副食”的概率10％)。进而，根据项目的性质，对于实际数据应该用“是”或“否”、或者100％或0％(例如已婚/未婚之别)表示的项目，也可以附加如下的预测处理：若概率值为阈值以上则判定为“是”，若为阈值以下则判定为“否”，同样地，若为阈值以上则判定为100％的预测值，若为阈值以下则判定为0％的预测值。另外，该阈值是可变的。例如，对于顾客A的已婚的概率值(例如、已婚的概率值70％)的推论结果，将阈值设定为50％的情况下，顾客A被计算出“已婚”的预测值。在图5所示的完整数据表格的例子中，仅对于实际数据缺失的项目进行预测处理，或者对于全部项目进行预测处理之后仅对于实际数据缺失的项目将预测数据建立关联，从而将由实际数据和预测值构成的预测数据作为顾客数据，但是也可以对全部项目进行预测处理并将全部项目与预测数据建立关联，从而计算仅由预测数据构成的顾客数据。
此外，在收集存储实际数据的阶段，为了排除突出数据，将实际数据的数值四舍五入或者划分程度等，通过各种方式进行离散化处理，并制作离散化之后的实际数据，然后将该离散化之后的实际数据进行预测处理。即，作为预测处理的基础的实际数据可以是收集的原始实际数据，也可以是离散化之后的实际数据。
参照图6示出预测处理的第2实施方式。图6是由预测处理单元进行概率推论，将推论结果的概率值直接作为预测数据，并通过由概率值构成的预测数据对实际数据的缺失部分进行填补的完成表格。这种情况下，计算由预测数据构成的顾客数据，该预测数据由实际数据和概率值构成。
参照图7示出预测处理的第3实施方式。图7是由预测处理单元进行概率推论，将推论结果的概率值直接作为预测数据计算，通过由概率值构成的预测数据将全部项目填满的完成表格。这种情况下，计算全部项目由预测数据构成的顾客数据，该预测数据由概率值构成。
此外，如图5～图7所示，根据需要设置的表格制作单元制作完成表格，该完成表格在将顾客数据和一览表的各项目建立了关联的状态下显示。由此，能够可视地提供将顾客数据与一览表建立了关联的没有空栏的完成表格。
(波形生成单元)
参照图8～图12说明波形生成单元。波形生成单元是将顾客数据绘制到图表上并将其波形化的单元。
运用公司系统2使波形生成单元动作后，波形生成单元进行绘制处理(S1)，该绘制处理是绘制与纵轴的类别对应的各项目的顾客数据的处理，并进行折线图化的波形生成处理(S2)。例如，生成顾客A的波形的情况下，如图10所示，将横轴作为项目，将纵轴作为顾客数据(％)，绘制针对顾客A的各项目(例如年收入水平、吸烟率、汽车持有率)的顾客数据，并将其波形化。由此，通过波形表示顾客A的性质。同样地，也能够表示顾客B的波形。
此外，其他形态的波形生成单元，将横轴作为项目，将纵轴作为顾客数据(％)，计算各项目的顾客数据的平均值，进行绘制平均值化的顾客数据的绘制处理，并进行折线图化的波形生成处理。7例如，如图11所示，生成商品G的波形的情况下，将横轴作为项目，将纵轴作为顾客数据(％)，计算具备购入了商品G的履历类数据的顾客们的各项目的顾客数据的平均值，绘制针对商品G的各项目(例如年收入水平、吸烟率、汽车持有率)的、平均值化之后的顾客数据，并将其波形化。例如，商品G的项目“吸烟率”的绘制处理，计算商品G的全部购入者、或者属于不同性别、不同年龄层等特定阶层的特定购入者的顾客数据的吸烟率的平均值，对于项目“吸烟率”，将该平均值作为顾客数据绘制。对全部项目进行这样的处理之后，生成波形。由此，通过波形示出商品G的购入者层。如图12所示，店铺A店、店铺B店的项目“奢侈意愿”的绘制处理，计算店铺A店的全部利用者、或者属于不同性别、不同年龄层等特定阶层的特定利用者的顾客数据的奢侈意愿程度的平均值，对于项目“奢侈意愿”，将该平均值作为顾客数据绘制。对全部项目进行这样的处理之后，生成波形。另外，这样的波形生成处理，除了顾客、商品、店铺之外，也能够对企业、区域、年龄层等各种类别的分析对象进行。图10～图12中示出了生成2个波形的例子，但是也可以生成1个波形或生成3个以上的波形。另外，折线图适于后述的同步率的计算，但是也能够生成曲线图、函数图、散布图、面图、雷达图等其他类型的图表。
如图9所示，为了比较多个数据，能够预先选择发送源数据和发送目标数据。在此，发送源数据指的是，通过成为用于计算近似度即同步率的模型的属性、意愿性、购买倾向等制作的会员顾客群的平均值，发送目标数据指的是，通过用于判定与发送源数据的同步率的对象者或属性、意愿性、购买倾向等制作的对象者群的平均值。例如，如图9、图10所示，为了比较顾客A和顾客B的顾客数据的波形，对发送源数据选择输入顾客A(顾客ID)、对发送目标数据选择输入顾客B(顾客ID)(S1)，由此，运用公司系统2的服务器提取与顾客A的顾客ID、顾客B的顾客ID对应的顾客数据(S2)，进行绘制顾客A和顾客B的顾客数据(例如年收入水平率、吸烟率、汽车持有率)的绘制处理(S3)，进行将各绘制折线图化的波形生成处理(S4)。
此外，如图11所示，对发送源数据选择顾客A、对发送源数据选择商品G的情况下，运用公司系统2的服务器计算顾客A的顾客数据和购入了商品G的顾客的平均值化之后的顾客数据，生成顾客A和商品G的波形。
此外，如图12所示，对发送源数据选择店A、对发送目标数据选择店B的情况下，运用公司系统2的服务器提取具有店A的来店履历的顾客的平均值化之后的顾客数据和具有店B的来店履历的顾客的平均值化之后的顾客数据，生成店A和店B的波形。发送源数据、发送目标数据的选择，可以像顾客对顾客、企业对企业、商品对商品、区域特性对区域特性这样从同类别选择，也可与像顾客对企业、顾客对商品、店铺对区域特性这样从不同类别选择，能够将顾客、企业、店铺、商品/服务、区域特性等各种类别作为对象来进行，其类别的组合也是任意的。通过像这样生成波形，能够视觉地辨认比较对象的特征。
(同步率计算单元)
参照图13、图14说明作为计算近似度的单元的同步率计算单元。同步率指的是，由波形生成单元生成的至少2个以上的波形的近似度。该同步率如下求出：计算由波形生成单元生成的至少2个以上的波形的点之间的差分，计算由所述波形生成单元生成的至少2个以上的波形的线段角度的差分，判定所述点之间的差分是否为阈值以内，判定所述线段角度的差分是否为阈值以内，计算所述点之间的差分为阈值以内的比例，计算所述线段角度的差分为阈值以内的比例，根据所述点之间的差分为阈值以内的比例和所述线段角度的差分为阈值以内的比例求出上述同步率。
如图8、图9、图13、图14所示，运用公司系统2使同步率计算单元动作后，同步率计算单元计算由上述波形生成单元生成的2个以上的波形的各绘制的点之间的距离之差(概率差分)(S4)。此外，同步率计算单元计算折线图的各线与线的角度之差(线段角度的差分)(S5)。然后，进行所计算的概率差分和线段角度的差分是否为阈值内的阈值判定(S6)，计算处于阈值内的变量相对于整体的比例、即点的一致率及波形的一致率，将点的一致率和波形的一致率相加的结果除以2而计算同步率(S7)。
在此，概率差分指的是，用纵轴上的概率值的差表示对应的绘制的点之间的距离的值，参照图13，例如发送源数据A的项目的项目X1(例如年收入水平)的概率绘制在X1A％(例如75％)、发送目标数据B的项目的项目X1(年收入水平)的概率绘制在X1B％(例如73％)的位置的情况下，进行X1A％(75％)－X1B％(73％)＝概率差分Y1％(2％)的运算，对于与X1～Xn的全部项目对应的点进行该运算，计算概率差分Y1～Yn。接着，该概率差分的值为阈值(例如±5％)以内的情况下，判定为点一致，为阈值以外的情况下，判定为点不一致。进而，计算针对全部计算结果的点的一致率。
此外，线段角度的差分指的是折线图的线的角度的差分，参照图13，进行线段角度的差分θ＝θ1－θ2＝tan-1D/C－tan-1D'/C的运算，对于与X1～Xn间的全部项目对应的线重复进行该运算。接着，该线段角度的差分的值为阈值(例如±3°)以内的情况下判定为波形一致，为阈值以外的情况下判定为波形不一致。进而，计算针对全部计算结果的波形的一致率。
然后，根据通过上述运算得到的点的一致率、波形的一致率，通过同步率＝(点的一致率+波形的一致率)/2的运算计算波形的近似度即同步率。另外，上述阈值的值能够设为可变条件。
此外，对于折线图以外的图表、例如曲线图或函数图，也能够根据曲线的任意的点之间的距离或切线的任意的点之间的距离、切线的角度来计算概率差分和线段角度的差分，还能够将波形微分而计算概率差分和线段角度的差分。这样，概率差分和线段角度的差分通过与各图表对应的各种计算方法得到。
此外，如图15所示，运用公司系统2也可以附加用于制作发送目标数据相对于发送源数据的同步率的一览表的单元。在图15所示的一览表的例子中，对于发送源数据的店A，示出发送目标数据的店B～店L的同步率。
这样，通过预测处理单元、波形生成单元、同步率计算单元，求出顾客对顾客、企业对企业、店铺对店铺等的同类别之间的同步率即近似度，或者求出顾客对企业、顾客对店铺、顾客对商品、顾客对区域、企业对商品、店铺对商品、店铺对区域等不同类别间的同步率即近似度，并将该近似度视觉化，由此，本系统能够在向顾客的建议操作中发挥作用，并且能够在本系统中例如进行企业或店铺的货品的分析、开店地域的分析等用于各种目的的调查分析。
(建议单元)
说明作为能够附加性地设置于本发明的市场调查/分析系统1的单元的建议单元。建议单元是用于对市场调查/分析系统1中登录的顾客提供建议媒体的单元。在建议媒体中，作为一例能够举出从店铺终端3等发行的优惠券、从总部终端7、服务器2向顾客终端5、6发送的以广告为内容的电子邮件、网站上的向会员登录画面等显示的定制广告、向顾客邮寄的直接邮件等。
如图16所示，运用公司系统2的服务器使建议单元动作后，建议单元对于发送源数据(例如店A)提取与任意的同步率相应的顾客的顾客ID。接着，建议单元通过各种输出单元等，对于提取的顾客提供与发送源数据对应的店A的建议媒体。建议媒体的输出单元，可以举出向与提取的顾客的顾客ID的对应的店铺终端3等发行店铺A的优惠券、向与提取的顾客的顾客ID对应的电子邮件地址发送以店铺A的广告为内容的电子邮件、向与提取的顾客的顾客ID对应的会员登录画面显示店铺A的定制广告、或者向与提取的顾客的顾客ID对应的住址邮寄店铺A的直接邮件等各种输出单元。
此外，作为建议单元的另一例，运用公司系统2对于选择的发送源数据(例如顾客A)，提取与任意的同步率相应的企业的企业ID、与任意的同步率相应的店铺的店铺ID、或者与任意的同步率相应的商品/服务ID。接着，建议单元通过各种输出单元等，对于顾客A的顾客ID提供与提取的企业、店铺或商品/服务对应的建议媒体。建议媒体的输出单元可以举出，向与顾客A的顾客ID对应的店铺终端3等发行所提取的企业、店铺或商品/服务的优惠券、向与顾客A的顾客ID对应的电子邮件地址发送以提取的企业、店铺或商品/服务的广告为内容的电子邮件、向顾客A的顾客ID对应的会员登录画面显示所提取的企业、店铺或商品/服务的定制广告、或者向与顾客A的顾客ID对应的住址邮寄所提取的企业、店铺或商品/服务的直接邮件等各种输出单元。
另外，为了利用本发明的市场调查/分析系统，向加盟企业发行能够访问运用公司系统2的登录ID和密码，并且提供用于显示市场调查/分析结果的浏览器，从参加该系统的企业的总部终端7能够通过登录ID和密码访问运用公司系统2的服务器，进行发送源、发送目标数据的选择输入，并且能够阅览由上述调查/分析系统1得到的市场调查/分析结果(顾客数据表格、波形图表、同步率一览表等)。
像这样，根据市场调查/分析系统1，能够提供一种系统，能够进行高精度的市场调查和分析，向市场调查/分析系统的利用者即加盟企业以容易理解的形式提供市场调查分析结果。
工业实用性
根据本发明的市场调查/分析系统，能够进行高精度的市场调查/分析。

Claims (15)

1.一种市场调查/分析系统，其特征在于，具有：
波形生成单元，将数据库中存储的顾客数据波形化；
计算由所述波形生成单元生成的至少2个以上波形的点之间的差分的单元；
计算由所述波形生成单元生成的至少2个以上波形的线段角度的差分的单元；
判定所述点之间的差分是否为阈值以内的单元；
判定所述线段角度的差分是否为阈值以内的单元；
计算所述点之间的差分为阈值以内的比例的单元；
计算所述线段角度的差分为阈值以内的比例的单元；
根据所述点之间的差分为阈值以内的比例和所述线段角度的差分为阈值以内的比例，计算至少2个以上波形的近似度的单元。
2.如权利要求1所述的市场调查/分析系统，其特征在于，
波形生成单元生成折线图。
3.如权利要求1或2所述的市场调查/分析系统，其特征在于，
波形生成单元具有计算平均值化的顾客数据的单元。
4.如权利要求1～3任一项所述的市场调查/分析系统，其特征在于，
具有选择1个以上的发送源数据的单元和选择1个以上的发送目标数据的单元，波形生成单元生成发送源数据的波形及发送目标数据的波形，计算波形的近似度的单元计算所述发送目标数据相对于所述发送源数据的波形的近似度。
5.如权利要求1～4任一项所述的市场调查/分析系统，其特征在于，
具有将发送源数据和发送目标数据的近似度一览显示的表格制作单元。
6.如权利要求1～5任一项所述的市场调查/分析系统，其特征在于，
发送源数据及发送目标数据能够从顾客、企业、店铺、商品、服务、区域等的至少某一个类别选择。
7.如权利要求1～6任一项所述的市场调查/分析系统，其特征在于，
具有预测处理单元，基于数据库中存储的实际数据来计算预测数据。
8.如权利要求1～7任一项所述的市场调查/分析系统，其特征在于，
对实际数据进行离散化处理，由预测处理单元基于离散化处理后的实际数据计算预测数据。
9.如权利要求1～8任一项所述的市场调查/分析系统，其特征在于，
将由预测处理单元计算的预测数据作为顾客数据。
10.如权利要求1～8任一项所述的市场调查/分析系统，其特征在于，
通过由预测处理单元计算出的预测数据对实际数据的缺失项目进行填补，制作顾客数据。
11.如权利要求7～10任一项所述的市场调查/分析系统，其特征在于，
预测数据由概率值或者对概率值进行阈值判定的预测值构成。
12.如权利要求1～11任一项所述的市场调查/分析系统，其特征在于，
具有表格制作单元，该表格制作单元对顾客ID一览显示顾客数据。
13.如权利要求1～12任一项所述的市场调查/分析系统，其特征在于，
具有建议单元，对于任意的顾客ID，将计算出任意的近似度的企业、店铺、商品/服务或区域的建议媒体建立关联。
14.如权利要求1～13任一项所述的市场调查/分析系统，其特征在于，
具有建议单元，对于与任意的企业ID、店铺ID、商品/服务ID或区域ID对应的建议媒体，将计算出任意的近似度的顾客ID建立关联。
15.如权利要求1～14任一项所述的市场调查/分析系统，其特征在于，
总部终端具有发送源数据及发送目标数据的选择单元和市场调查/分析结果的阅览单元。
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